Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南(影印版) Aurélien pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• Scikit-Learn
• TensorFlow
• Python
• 數據挖掘
• 算法
• 模型
• 實踐
• 影印版

店鋪： 南源圖書專營店

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173715

商品編碼：27142000203

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南(影印版)	作者	Aurélien Gér
定價	98.00元	齣版社	東南大學齣版社
ISBN	9787564173715	齣版日期	2017-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

TensorFlow是一個采用數據流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟件庫。節點（Nodes）在圖中錶示數學操作，圖中的綫（edges）則錶示在節點間相互聯係的多維數據數組，即張量（tensor）。它靈活的架構讓你可以在多種平颱上展開計算，例如颱式計算機中的一個或多個CPU（或GPU），服務器，移動設備等等。本書講述TensorFlow相關知識。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

探索人工智能的奧秘：從理論到實踐的深度學習之旅 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習作為其核心驅動力，正以前所未有的速度改變著世界。從智能語音助手到自動駕駛汽車，從疾病診斷到金融風控，深度學習的應用無處不在，深刻地影響著我們的生活與未來。然而，要駕馭這股強大的技術浪潮，不僅需要對深邃的理論知識有透徹的理解，更需要紮實的實踐技能作為支撐。本書正是為此而生，它將帶領讀者踏上一段嚴謹而富有成效的深度學習探索之旅，從最基礎的概念齣發，循序漸進地深入到最前沿的技術和應用。 第一部分：構建堅實的理論基石 在深入探討復雜的算法之前，理解其背後的數學原理和統計學基礎至關重要。本部分將為你鋪設一條通往深度學習核心的理論之路。 機器學習導論： 我們將從機器學習的基本概念入手，探討監督學習、無監督學習和強化學習三大範式。通過清晰的定義和生動的例子，幫助你理解不同學習類型的適用場景和基本工作原理。你將瞭解到模型訓練、過擬閤、欠擬閤等關鍵問題，以及評估模型性能的常用指標，為後續的學習打下堅實的基礎。 神經網絡的基石： 神經網絡是深度學習的靈魂。我們將從最簡單的感知機模型講起，逐步介紹多層感知機（MLP）的結構和工作原理。你會瞭解激活函數的作用，如Sigmoid、ReLU等，以及它們如何賦予網絡非綫性能力。梯度下降及其變種（如SGD、Adam）將作為核心的優化算法被詳細講解，讓你明白網絡參數是如何被迭代更新以最小化損失函數的。 深入核心：反嚮傳播算法： 反嚮傳播算法是訓練深度神經網絡的基石。我們將對其原理進行深入剖析，通過數學推導和直觀解釋，幫助你理解誤差信號是如何從輸齣層反嚮傳播到輸入層，並用於計算每一層權重的梯度。掌握反嚮傳播，就如同掌握瞭訓練神經網絡的金鑰匙。 正則化與優化技術： 為瞭應對過擬閤問題，各種正則化技術應運而生。我們將詳細介紹L1、L2正則化、Dropout等方法，並解釋它們如何有效地約束模型復雜度，提升泛化能力。同時，優化器的選擇和調整對於訓練效率至關重要，我們會探討學習率衰減、動量等技術，幫助你加速模型收斂，並找到更優的局部或全局最小值。 深度學習的演進：捲積神經網絡（CNN）： 圖像識彆是深度學習最成功的應用領域之一。本部分將重點介紹捲積神經網絡（CNN）。你將深入理解捲積層、池化層、全連接層等核心組件的作用，以及它們如何有效地提取圖像的空間特徵。我們將探討經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，並分析它們在網絡結構上的創新之處。 序列數據的處理：循環神經網絡（RNN）： 對於文本、語音等序列數據，傳統的CNN難以有效處理其時間依賴性。我們將引入循環神經網絡（RNN），詳細講解其隱藏狀態的概念，以及它如何捕捉序列信息。之後，我們將深入探討RNN的變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），並分析它們在解決梯度消失/爆炸問題上的優勢，以及在自然語言處理任務中的廣泛應用。 第二部分：實踐齣真知：掌握核心工具與框架 理論知識的紮實掌握固然重要，但將這些理論轉化為實際應用，則需要強大的編程工具和深度學習框架的輔助。本部分將帶領你走進 Scikit-Learn 和 TensorFlow 的世界。 Scikit-Learn：機器學習的瑞士軍刀： 作為Python中最流行、最強大的機器學習庫之一，Scikit-Learn提供瞭豐富多樣的算法和便捷的API。你將學習如何使用Scikit-Learn進行數據預處理（如特徵縮放、缺失值填充）、模型選擇（如交叉驗證、網格搜索）、以及部署多種經典的機器學習模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、K-Means聚類等）。我們將通過大量示例代碼，讓你快速上手，並體會Scikit-Learn在數據科學項目中的高效性。 TensorFlow：深度學習的強大引擎： TensorFlow是Google開源的另一個重量級深度學習框架，以其強大的計算能力、靈活的分布式訓練支持和豐富的生態係統而聞名。你將從零開始學習TensorFlow的基本概念，包括張量（Tensor）、計算圖（Computational Graph）以及會話（Session）。我們將逐步引導你構建和訓練自定義的神經網絡模型，包括MLP、CNN和RNN。 TensorFlow的高級特性： 隨著你對TensorFlow的熟悉，我們將進一步探索其高級特性。這包括如何利用Keras API，一個更加用戶友好和模塊化的接口，來快速構建復雜的神經網絡模型。你還會學習如何使用TensorFlow進行模型保存與加載，實現模型的復用與部署。此外，我們還會觸及TensorFlow在分布式訓練、GPU加速等方麵的能力，為你應對大規模數據集和復雜模型打下基礎。 實踐項目：從零開始構建深度學習應用： 理論結閤實踐是學習的關鍵。本部分將穿插多個精心設計的實踐項目，涵蓋圖像分類、文本情感分析、時間序列預測等典型應用場景。你將有機會親手使用Scikit-Learn和TensorFlow，從數據收集、預處理，到模型設計、訓練、評估和調優，完成一個完整的深度學習項目。這些項目不僅能鞏固你所學的知識，更能讓你積纍寶貴的實戰經驗。 第三部分：前沿探索與未來展望 深度學習領域日新月異，不斷湧現齣新的技術和研究方嚮。本部分將帶你窺探深度學習的未來，激發你進一步學習和探索的興趣。 模型部署與生産化： 訓練好的模型如何在實際應用中發揮作用？我們將探討模型部署的相關技術，包括使用TensorFlow Serving、Flask等框架將模型集成到Web應用或移動端。瞭解模型優化（如量化、剪枝）對於提高推理速度和降低資源消耗的重要性。 生成模型與無監督學習的突破： 生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等生成模型，在圖像生成、風格遷移等領域取得瞭令人驚嘆的成就。我們將簡要介紹這些模型的原理，並展示其強大的創造力。同時，會迴顧無監督學習在特徵提取和數據錶徵方麵的進展。 深度強化學習的魅力： 深度強化學習（DRL）結閤瞭深度學習和強化學習，在遊戲AI、機器人控製等領域展現齣巨大的潛力。我們將介紹DRL的基本框架，以及一些經典的算法，如Deep Q-Networks (DQN)。 倫理與挑戰： 隨著人工智能技術的飛速發展，其潛在的倫理和社會影響也日益受到關注。我們將討論人工智能的偏見、隱私保護、可解釋性等問題，並強調負責任地開發和應用人工智能的重要性。 本書特色： 理論與實踐的完美結閤： 不僅深入講解理論概念，更強調動手實踐，通過大量代碼示例和實際項目，讓你學以緻用。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到前沿技術，學習麯綫平緩，適閤不同背景的學習者。 權威工具的深度剖析： 全麵介紹Scikit-Learn和TensorFlow的核心功能和高級用法。 清晰易懂的講解風格： 避免晦澀的術語，用直觀的解釋和生動的比喻，讓復雜的概念變得易於理解。 麵嚮未來的技術視野： 引導讀者關注深度學習的最新發展和未來趨勢。 無論你是希望進入人工智能領域的研究者、開發者，還是對深度學習充滿好奇的愛好者，本書都將是你不可或缺的學習伴侶。它將為你打開通往人工智能世界的大門，助你在這個日新月異的領域中，掌握核心技能，探索無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，一眼就能看齣是本實操導嚮的技術書籍，這一點我非常欣賞。我拿到手的時候，首先是被它厚實的紙張和清晰的排版所吸引。雖然是影印版，但印刷質量齣乎意料地好，文字銳利，圖錶清晰，完全不會影響閱讀體驗。我翻閱瞭一下目錄，看到裏麵涵蓋瞭從基礎的機器學習算法到更復雜的深度學習框架，這正是我一直在尋找的“一站式”學習資源。尤其令我驚喜的是，它提到瞭Scikit-Learn和TensorFlow這兩個當下最熱門、應用最廣泛的庫，這意味著我可以通過這本書係統地學習如何利用它們來解決實際問題。我尤其期待書中關於模型選擇、調優以及數據預處理的部分，這些都是在項目實踐中常常遇到的難點。而且，作者Aurélien的名字在機器學習領域也是如雷貫耳，他的著作通常都以嚴謹和深入淺齣而著稱，這讓我對這本書的內容充滿瞭信心。我覺得這本書的實用性會非常強，能夠幫助我快速上手，並將理論知識轉化為實際代碼。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象就是“硬核”。它不像市麵上很多打著“機器學習”旗號的輕鬆讀物，而是實實在在地要教你一些真東西。拿到這本書，我就能感受到那種撲麵而來的技術氣息，字裏行間都透露著作者深厚的功底。我特彆看重一本書的“實操性”，因為學習編程和機器學習，最終還是要迴歸到代碼和實際應用上。這本書的名字就強調瞭“實用指南”，這一點讓我非常期待。我平時在工作中會遇到很多需要利用數據來做預測和決策的場景，而Scikit-Learn和TensorFlow正是實現這些功能的利器。我希望這本書能夠幫我打通從理論到實踐的最後一公裏，讓我能夠熟練運用這些工具來解決工作中的實際問題。我對書中關於模型評估和優化的章節尤為感興趣，因為這直接關係到模型的性能和最終效果。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的那一刻，我腦海中閃過的第一個念頭就是：“這下有得學瞭！”。這本書的體量著實不小，厚厚的一本，捧在手裏感覺很有分量，這預示著裏麵蘊含的內容非常豐富。我的工作領域需要大量的數據分析和模型構建，而市麵上介紹這方麵技術的書籍，往往要麼過於理論化，要麼過於零散。我一直在尋找一本能夠係統性地講解機器學習原理，並且能夠結閤主流工具進行實踐操作的書籍。這本書的名字正好擊中瞭我的痛點——“Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南”。這不僅僅是一個書名，更像是一個承諾，承諾將復雜的概念以實用的方式呈現齣來。我迫不及待地翻看瞭幾頁，發現裏麵的代碼示例清晰明瞭，注釋也很到位，這對於初學者或者想要快速上手實踐的人來說，簡直是福音。我尤其關心書中關於神經網絡的部分，因為這正是我目前最想深入瞭解和掌握的技術。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到這本書的封麵時，就覺得它散發著一種“專業”的氣息。那種樸實無華的設計，反而更讓我覺得內容會紮實可靠。影印版的存在，也說明瞭它是一本經過時間檢驗、內容價值得到認可的書籍。我一直認為，學習機器學習，光有理論是遠遠不夠的，必須結閤實際的代碼和工具纔能真正掌握。這本書的名字清晰地指齣瞭它所聚焦的核心——Scikit-Learn和TensorFlow，這兩個工具在機器學習領域的重要性不言而喻。我是一名對機器學習充滿熱情但又希望能夠快速上手實踐的學習者，因此，這本書“實用指南”的定位對我來說具有極大的吸引力。我希望通過閱讀這本書，能夠深入理解這兩個庫的精髓，並且能夠學到如何利用它們來構建各種機器學習模型，解決現實世界中的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的手感和紙質都讓我感到非常滿意，拿在手裏很有質感。我一直認為，一本好的技術書籍，在細節上的處理同樣重要，這往往能反映齣作者和齣版方的嚴謹態度。這本書的封麵設計雖然簡潔，但卻透露齣一種沉甸甸的專業感，讓我一眼就能聯想到裏麵豐富的內容。我之所以選擇這本書，是因為它明確地將“Scikit-Learn”和“TensorFlow”這兩個我非常感興趣的機器學習框架放在瞭書名中，並且定位為“實用指南”。這意味著它不會僅僅停留在理論層麵，而是會帶領讀者深入實踐，用代碼來解決問題。我期待這本書能夠幫助我構建起對這兩個框架的係統性認識，並且能夠學習到如何將它們有效地應用於實際的項目中，尤其是在數據預處理、模型訓練和評估等方麵。